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Hyperion Essbase
Multidimensionalidad
¿Qué es una base de datos multidimensional?



Es un tipo de base de datos del tipo matriz de doble entrada, preparada
para abarcar muchas dimensiones o perspectivas de análisis.
Permite analizar la información desde diferentes perspectivas, como
proveedores, materiales, depósitos, tipo de almacén, tipos de
movimientos, período.
Agregar y desagregar jerarquías, analizando al nivel de detalle que se
desea.
Multidimensionalidad


Permite obtener una respuesta rápida a las preguntas claves: De dónde
proviene ese número? ¿Por qué cambió ese número?
De acuerdo a estas preguntas se generan las distintas dimensiones de
la base:
¿
¿
¿
¿
¿
¿
Quién ?
A Quién
Cuánto ?
Dónde ?
Cuando ?
Qué ?
Vendedor
Cliente
Medida
Geografía
Fecha
Producto
Multidimensionalidad
Principales Características



Permite analizar la información de negocio desde diferentes
perspectivas, distintos puntos de vistas.
Unificación de la fuente de datos, permitiendo que todos los usuarios
accedan y analicen la misma información, en forma rápida y sencilla.
Permite el almacenamiento y análisis de información a distintos niveles
de detalle (dimensiones con estructura jerárquica).
Multidimensionalidad



Brinda facilidades de navegación de la información en forma amigable,
a través de grillas, gráficos, semáforos, links, permitiendo a los
diferentes usuarios realizar sus propios reportes ad-hoc.
Permite detectar desvíos y analizar las causas de las variaciones.
Es más intuitivo que un modelo relacional. Acompaña a la manera en la
que los usuarios razonan y analizan para la toma de decisiones.
Multidimensionalidad
Conclusión

Facilidad de uso

Orientado a consultas de datos sumarizados

Velocidad de consulta homogénea

Capacidad de Cálculo
Áreas
Financieras
Multidimensionalidad
Terminología Essbase
Outline
Miembros
Atributos
Dimensiones
Multidimensionalidad
Conceptos
Multidimensionalidad
Outline

Define las relaciones entre los miembros de la base de datos. Permite
visualizar las dimensiones y consolidaciones, así como cálculos y
fórmulas.
Dimensiones

Representan las variables o perspectivas por las cuáles se desea
analizar el negocio.

Son el nivel más alto de un outline.
Miembros

Son los componentes de una dimensión.

Las dimensiones y miembros son generalmente organizadas en forma
de jerarquía.
Multidimensionalidad
Relación entre Miembros
Parent
Child
Siblings
Year
Qtr1
Qtr2
April
Ancestors
of April
Descendants
of Year
Multidimensionalidad
Niveles y Generaciones
Level 1/Level 2
Level 0
Level 1
Level 0
Level 0
Level 0
Level 0
Level 0
Gen 1
Gen 2
Gen 2
Gen 3
Gen 3
Multidimensionalidad
Generaciones




El término generación describe la ubicación de un miembro dentro de
la jerarquía de un outline partiendo desde una perspectiva particular.
Representa el nivel de consolidación de una dimensión.
El número de generación identifica la rama donde se encuentra el
miembro con referencia a la distancia respecto a la dimensión.
Es nombrada con el método top-down (de arriba hacia abajo)
comenzando con el 1 para la dimensión. Se cuentan de izquierda a
derecha.
Multidimensionalidad
Niveles




El término Nivel describe la ubicación de un miembro dentro de la
jerarquía de un outline partiendo desde perspectivas alternas.
Son nombrados con el método bottom-up (de abajo hacia arriba)
comenzando con 0 (cero).
Cualquier miembro que no tenga hijos es un Nivel 0. Cada rama sobre
un nivel 0 está en un nivel más alto: 1, 2, 3, etc. En el outline los niveles
cuentan de derecha a izquierda.
En las terminologías de estructuras de árbol, se toma al miembro Nivel
0 como miembro hoja. Los niveles más altos (dimensión) son llamados
raíz.
Multidimensionalidad
UDAs

Los UDAs son atributos definidos por los usuarios (User Defined
Attribute).

Marcas que se le pueden asignar a los miembros con características
similares.

El objetivo principal es utilizarlos en cálculos y reportes permitiendo
seleccionar un conjunto particular de datos.

Los miembros pueden tener mas de un UDA asignado.
Multidimensionalidad
Shared Members

Marcando un miembro como Shared Member, es posible que un
miembro aparezca más de una vez en una dimensión sin afectar la
consolidación de la dimensión.

La estructura de Shared Member permite crear agrupaciones
alternativas con datos ya existentes en otras ramas de la dimensión.
Multidimensionalidad
Dimensions Attribute



Dimensiones especiales para asignar atributos a dimensiones físicas,
permitiendo calificar los miembros de una dimensión.
No son dimensiones físicas dentro de la base multidimensional, por lo
tanto no ocupan lugar.
Se debe tener en cuenta que no almacena totales, por lo tanto los
mismos se deberán calcular en caso de ser necesario.
Multidimensionalidad
Database Calculations


Al ingresar datos a la base se debe calcular la misma para obtener
valores de niveles mayores a 0. Esto se llama Consolidación.
El recálculo puede realizarse en forma manual por el usuario o
automáticamente por un proceso.
Multidimensionalidad
Dimensiones Densas o Dispersas



En la solapa Propiedades del
outline se visualizan las
características de las dimensiones.
Densas son aquellas dimensiones que ocurren siempre, por ejemplo
Precio y Cantidad. (archivo .pag)
Dispersas son aquellas con poca ocurrencia, por ejemplo Cliente y
Producto. (archivo .ind)
Diseño del Modelo
Parte 2
Análisis de dispersión
Análisis de dispersión
Markets dimension (sparse)
Prod 3
Diet cola
Scenario
Scenario
Scenario
Prod 2
Birch beer
Scenario
Prod 1
Cola
Vermont
Region 2
Scenario
NY
Region 1
Scenario
Products dimension (sparse)
Sparse
dimensions
Each block is made up of all dense dimensions.
Análisis de
dispersión
Index
cache
Index pages
Disk
Data
cache
Disk blocks
Disk
Diseño del Modelo
Parte 3
Construcción de dimensiones
Construcción de dimensiones
1. Data file / SQL
3. Outline
2. Rules
file
Construcción de dimensiones
Generation 1
Products
100
100-10
100-10-12
100-10-13
Generation 2
Generation 3
Generation 4
GEN2, Products
GEN3, Products
GEN4, Products
100
100-10
100-10-12
100
100-10
100-10-13
Construcción de dimensiones
Products
100
100-10
Level 2
100-10-12
100-10-13
Level 1
Level 0
LEVEL0, Products
LEVEL1, Products
LEVEL2, Products
100-10-12
100-10
100
100-10-13
100-10
100
Construcción de dimensiones
Products
100
100-10
Parent and
child
100-10-12
100-10-13
Parent and
child
Parent and
child
PARENT0, Products
CHILD0, Products
100
100-10
100-10
100-10-12
100-10
100-10-13
Diseño del Modelo
Parte 4
Carga de datos
Carga de datos
Free-form
 Spreadsheet
 Text
Data load rules
Spreadsheet lock and send
Relational/SQL interface
Carga de datos
Markets Products
East
East
East
East
East
East
East
East
East
Cola
Cola
Cola
Cola
Cola
Cola
Cola
Cola
Cola
Scenario
Actual
Actual
Actual
Actual
Actual
Actual
Actual
Actual
Actual
Year
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jan
Feb
Mar
Measures
Sales
Sales
Sales
Sales
Sales
Sales
Marketing
Marketing
Marketing
$10
$21
$30
$35
$40
$45
$8
$16
$20
Carga de datos
Raw data file
100
100
100
100
100
100
10
30
40
50
60
70
New York
New York
New York
New York
New York
New York
Sales
Sales
Sales
Sales
Sales
Sales
Jan
Jan
Jan
Jan
Jan
Jan
Actual
Actual
Actual
Actual
Actual
Actual
111.00
111.00
111.00
111.00
111.00
111.00
Data Prep Editor - Sample Basic Data
“100”
“100”
“100”
“100”
“100”
“100”
“10”
“30”
“40”
“50”
“60”
“70”
“New York”
“New York”
“New York”
“New York”
“New York”
“New York”
“Sales”
“Sales”
“Sales”
“Sales”
“Sales”
“Sales”
Products
Markets
100-10
100-30
100-40
100-50
New York
New York
New York
New York
“Jan”
“Jan”
“Jan”
“Jan”
“Jan”
“Jan”
“Actual”
“Actual”
“Actual”
“Actual”
“Actual”
“Actual”
Measures
Sales
Sales
Sales
Sales
111.0000
111.0000
111.0000
111.0000
111.0000
111.0000
Year
Jan
Jan
Jan
Jan
Diseño del Modelo
Parte 5
Cálculo del modelo
Cálculo del modelo
Year
Qtr1 (+)
Jan (+)
Feb (+)
Mar (+)
Essbase calculation
(CALC ALL)
336.0
115.2
120.3
100.5
Sales
Vermont -> Cola -> Actual
Accounts
Sales
COGS
Jan
Mar
Qtr1
124.71 119.43 161.93 406.07
42.37
82.34
Margin
Feb
38.77
47.28 128.42
80.66 114.65 277.65
Cálculo del modelo
Essbase calculation
(CALC ALL)
After calc of Time
dimension
Year
Qtr1
Dataload from table
XXXX XXXXXXX
###
XX
###
XX
###
XX
Jan
After calc of
Accounts
dimension
Feb
Mar
Sales
COGS Margin
Profit
Cálculo del modelo
Input blocks
Calculated blocks
Level zero blocks
Upper-level blocks
East -> Cola
Vermont -> Cola
New York -> Cola
Cálculo del modelo
CALC ORDER
First, Accounts
Second, Time
Third, remaining dense dimensions
Fourth, remaining sparse dimensions
Dynamic Calc members (Non-Store)
Dense member
Sparse member with small fan-out
Dynamic Calc and Store members
Upper-level sparse member on remote server
Upper-level sparse member with complex formula
Diseño del Modelo
Complete Planning and Analysis Checklist
Define Dimensions and Members
Examine Consolidation
Generate the Database Outline
Tag Consolidations
Load Data
Calculate the Database
Estructura de Directorios

Objetos de una Aplicación:
.OTL: Outline, Estructura del modelo
 .RUL: Reglas de Carga de dimensiones y/o
 .CSC: Scripts de Calculo
 .RPT: Reportes para extraer la información en archivos
planos


Otros Archivos:

.LOG: del Servidor y de las Aplicaciones
.SEC: Seguridad
.CFG: Archivo de configuración


Preguntas
Muchas gracias por su asistencia.